분별, 일별 또는 기타 날짜 범위 분석을 표시해야 하는 경우, 시계열 데이터베이스를 사용합니다. 시계열 데이터베이스는 데이터 포인트를 관련 타임스탬프와 함께 저장하여 일정 시간 범위 내의 트렌드를 사용자에게 표시할 수 있습니다. 이는 종종 시간 기반 정보 및 분석의 시각화에 사용됩니다.
시계열 데이터베이스란?
시계열 데이터베이스의 모든 레코드에는 타임스탬프가 포함됩니다. 타임스탬프는 단일 데이터 포인트를 표시하거나 그래프 및 분석에 사용할 수 있습니다. 시계열 데이터베이스는 날씨 추적 또는 모니터링 목적으로 기록된 특정 이벤트 쿼리와 같은 날짜 범위가 필요한 정보에 특별히 사용됩니다.
시계열 컬렉션이란?
시계열 데이터베이스는 모든 데이터를 저장하지만 시계열 수집은 데이터베이스에서 가져와 애플리케이션으로 반환되는 데이터 조각입니다. 시계열 컬렉션은 데이터베이스에서 데이터 세트 형태로 검색되며, 데이터 세트에는 지정된 날짜 범위에 대한 데이터 포인트가 포함됩니다. 사용자 또는 애플리케이션은 시간 범위를 데이터베이스에 입력으로 전송하고, 데이터베이스는 주어진 범위 내에 속하는 각 데이터 포인트에 대한 컬렉션을 반환합니다.
시계열 데이터베이스의 작동 방식
일반적으로, 시계열 데이터베이스는 향후 분석을 위해 대량의 데이터를 캡처하기 위해 생성됩니다. 사용자는 애플리케이션에서 날짜 범위를 설정하고 데이터베이스는 데이터 포인트 세트를 반환합니다. 데이터베이스는 간격을 두고 데이터를 캡처하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 주식 티커는 매분마다 주가의 변화를 표시할 수 있습니다. 데이터베이스는 분석 및 이력 정보에 대해 매분 주가 기록을 유지하기 위해 주식 이름, 가격 및 타임스탬프를 저장합니다.
시계열 데이터베이스에서 검색된 데이터는 시간순으로 레코드를 정렬하여 개발자가 오버헤드 없이 시각화를 구축할 수 있도록 합니다. 데이터베이스는 강력한 서버이므로 프런트엔드 웹 애플리케이션보다 훨씬 빠르게 데이터 세트를 정렬할 수 있습니다. 타임 시리즈 데이터베이스는 애플리케이션의 입력을 받아 개발자가 사용자에게 분석을 표시할 수 있도록 데이터를 주문하는 방법을 결정합니다. 예를 들어, 사용자는 특정 날짜 범위의 주가에 대한 데이터를 요청하여 오름차순으로 정렬할 수 있습니다.
인기 있는 시계열 데이터베이스: 비교
모든 시계열 데이터베이스에는 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용되는 백엔드 엔진이 있습니다. 엔진은 매우 짧은 레이턴시로 데이터를 검색할 수 있는 동시에 대량의 데이터를 저장할 수 있는 빠르고 효율적이어야 합니다. 기존 데이터베이스에 시간 기반 데이터를 저장할 수 있지만, 이러한 유형의 데이터를 쿼리하고 저장하기 위해 시장에 출시된 여러 시계열 데이터베이스가 특별히 구축되어 있습니다.
InfluxDB를 사용하는 이유: 오픈소스 TSDB
오픈소스 데이터베이스는 코드베이스를 포크하고 기본 제품을 자체적으로 변경할 수 있기 때문에 일부 개발자가 선호합니다. InfluxDB는 매초 수천 개의 데이터 포인트를 저장할 수 있는 오픈소스 시계열 데이터베이스입니다. 산업용 애플리케이션을 위한 IoT 디바이스와 같은 인프라를 모니터링하려면 InfluxDB가 적합합니다.
Prometheus vs. InfluxDB
InfluxDB와 Prometheus의 주요 차이점은 데이터를 검색하는 방식입니다. 애플리케이션은 InfluxDB를 통해 데이터를 저장 및 검색하는 데이터베이스로 지속적으로 전송합니다. Prometheus는 애플리케이션이 데이터를 푸시하는 API를 통해 작동하며, 데이터베이스는 API를 사용하여 저장된 데이터를 폴링합니다. 다양한 위치에 시스템을 갖춘 대기업을 위해 Prometheus 클라우드 기반 API를 사용하면 개발자가 중앙 대시보드에서 검토할 수 있는 여러 위치에서 데이터를 업로드할 수 있습니다.
타임스케일DB vs. InfluxDB
InfluxDB는 NoSQL 데이터베이스이고 TimescaleDB는 관계형 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스와는 매우 다르게 작동합니다. 관계형 데이터베이스는 각 테이블에 저장된 데이터를 조인하는 데 사용할 수 있는 테이블 및 키와 함께 작동합니다. 데이터베이스가 데이터를 저장하는 방식은 다른 구문을 사용하기 때문에 데이터를 저장하는 방법을 아는 것이 중요합니다. 저장할 데이터를 알고 있고 테이블로 정리할 수 있다면 TimescaleDB가 실행 가능한 옵션입니다.
Elasticsearch vs. InfluxDB
Elasticsearch는 성능 향상을 위해 엔터프라이즈 애플리케이션에 사용되는 공통 엔진입니다. Elasticsearch에 “문서”로 저장된 데이터에 매핑되는 인덱스를 파쇄할 수 있기 때문에 InfluxDB보다 성능이 약간 더 뛰어납니다. Elasticsearch는 애플리케이션과 사용자가 광범위한 타임스탬프에서 수백만 개의 데이터 포인트를 포괄할 수 있는 데이터 세트를 검색하는 대규모 데이터 세트에 사용해야 합니다. 예를 들어, Elasticsearch는 대규모 엔터프라이즈 네트워크 환경에서 의심스러운 사용자 활동을 모니터링하는 데 사용되는 로그 파일을 검토하는 데 유용합니다.
시계열 데이터베이스를 사용해야 하는 경우
대부분의 시계열 데이터베이스는 하드웨어 또는 소프트웨어 모니터링에 사용되므로, 대규모 데이터 모음을 사용하여 특정 이벤트를 분석할 수 있습니다. 환경 내의 이벤트를 명확하게 파악하려면 수많은 소스에서 수집된 많은 데이터가 필요합니다. 예를 들어, IoT 센서는 여러 시스템에서 온도 데이터를 수집할 수 있습니다. 시계열 데이터베이스는 하루 중 매 분마다 온도를 저장하여 엔지니어가 기계 고장이 발생하기 전에 이상 현상을 파악하고 해결할 수 있도록 합니다.
관계형 대 시계열 데이터베이스
대부분의 시계열 데이터베이스는 NoSQL 문서를 사용하여 데이터를 저장하며, 이는 비정형 데이터를 저장하는 일반적인 방법입니다. 비정형 데이터는 개발자가 데이터를 정의된 테이블 행으로 구성하지 않고도 타임스탬프 및 이름 같은 데이터를 저장할 수 있음을 의미합니다. 관계형 데이터베이스는 개발자가 특정 구조를 사용하여 데이터를 저장하도록 요구하므로, 알려지지 않은 값과 데이터 유형을 가진 시계열 데이터에 대해서는 실행 가능한 옵션이 아닙니다. 예를 들어, 개발자는 관계형 데이터베이스를 사용하여 타임스탬프 열에 문자열 값을 저장할 수 없지만, 시계열 NoSQL 데이터베이스로 수행할 수 있습니다.
NoSQL vs. 시계열 데이터베이스
알 수 없는 값의 경우 NoSQL 데이터베이스가 선호됩니다. InfluxDB 또는 Elasticsearch와 같이 NoSQL을 지원하는 데이터베이스를 선택해야 합니다. 이러한 시계열 데이터베이스는 쿼리 중에도 빠른 성능을 제공하는 대용량 데이터 스토리지를 제공합니다. 이들은 대부분 대규모 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 예약되어 있으며 구축이 훨씬 더 어렵습니다. 잘못 구성된 NoSQL 데이터베이스는 쿼리 처리 중에 성능을 저하시킬 수 있습니다.
시계열 데이터베이스의 장점
모든 데이터베이스는 정보를 저장하지만, 시계열 데이터베이스는 시간 기반 분석을 위해 특별히 구축됩니다. 시계열 데이터베이스의 장점은 타임스탬프가 포함된 각 데이터 포인트에 대량의 데이터를 저장할 수 있다는 점입니다. 대규모 데이터 세트를 염두에 두고 구축되었기 때문에, 시계열 데이터베이스는 기존 데이터베이스보다 새로운 레코드를 삽입하고 대규모 데이터 세트를 검색하는 데 훨씬 더 빠르고 효율적입니다.
시계열 데이터베이스는 날짜 및 시간이 포함된 쿼리에 더 정확하며 시계열 데이터를 훨씬 더 효율적으로 저장합니다. 모니터링 데이터를 저장하려는 조직은 시계열 데이터베이스의 혜택을 누릴 수 있습니다. 애플리케이션은 분석, 시각화, 재무 동향, 활동 정보 및 하루 중 다양한 간격으로 자주 발생하는 환경의 변화를 위해 대용량 데이터 세트를 검색할 수 있는 시계열 데이터베이스의 이점을 누릴 수 있습니다.
시계열 데이터베이스의 단점
모든 고급 인프라와 마찬가지로, 시계열 데이터베이스는 올바르게 배포 및 구성하기가 더 어렵습니다. 대부분 NoSQL이기 때문에 최적화되지 않으면 부적절하게 배포된 NoSQL 데이터베이스의 성능이 저하됩니다. 구성을 위해서는 조직 내의 누군가가 데이터베이스를 최적화하는 적절한 방법을 이해해야 합니다.
시계열 데이터를 저장하려는 기업은 대량의 데이터를 저장할 수 있는 리소스가 필요합니다. 데이터는 클라우드에 저장될 수 있지만 IT 비용은 증가합니다. 데이터 스토리지 및 시계열 데이터베이스 처리를 지원하는 인프라는 비용이 많이 들 수 있습니다.
결론
시간 기반 데이터에 더 나은 솔루션을 찾아야 한다면, 시계열 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다. 다양한 유형의 데이터베이스 엔진을 검토하고, 비용을 고려하며, 비즈니스의 성장과 데이터 스토리지의 증가에 따라 확장되는 엔진을 찾아보세요. 데이터베이스가 최대한 효율적으로 실행되도록 구성 및 최적화 옵션을 검토하는 것을 잊지 마십시오.
